视觉问答性能突破：Uni-MoE在VQA-v2/AOKVQA的最新成绩-优快云博客

视觉问答性能突破：Uni-MoE在VQA-v2/AOKVQA的最新成绩

【免费下载链接】UMOE-Scaling-Unified-Multimodal-LLMs The codes about "Uni-MoE: Scaling Unified Multimodal Models with Mixture of Experts" 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/um/UMOE-Scaling-Unified-Multimodal-LLMs

你是否还在为多模态模型在复杂视觉问答任务中的表现不佳而烦恼？本文将详细介绍Uni-MoE（Unified Mixture of Experts）模型在VQA-v2和AOKVQA数据集上的最新突破，帮助你快速了解如何利用这一先进模型解决实际应用中的视觉问答难题。读完本文，你将掌握Uni-MoE的核心优势、数据集特点、性能表现以及如何快速上手使用该模型进行视觉问答任务。

什么是Uni-MoE？

Uni-MoE是一个基于混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构的统一多模态模型，旨在高效处理图像、文本、音频等多种模态数据。该模型通过将不同模态的信息编码后送入专家网络进行处理，再通过门控机制动态选择合适的专家进行推理，从而实现了在多种多模态任务上的优异性能。

Uni-MoE的核心架构包括视觉编码器、文本编码器、多模态投影器和语言模型等组件。其中，视觉编码器负责将图像转换为特征向量，文本编码器负责处理问题文本，多模态投影器将不同模态的特征映射到同一语义空间，语言模型则生成最终的回答。

相关代码实现可参考：Uni-MoE模型代码

VQA-v2与AOKVQA数据集介绍

VQA-v2数据集

VQA（Visual Question Answering）是视觉问答领域的经典数据集，VQA-v2是其第二个版本，包含约25万张图片和超过100万个问题-答案对。该数据集的问题类型多样，涵盖物体识别、属性判断、计数、推理等多个方面，答案通常为简短的单词或短语。

Uni-MoE使用的VQA-v2验证集数据格式示例如下：

{
    "question_id": 262148000,
    "image": "/coco_images/COCO_val2014_000000262148.jpg",
    "text": "Where is he looking?\nAnswer the question using a single word or phrase.",
    "category": "default",
    "conversations": [
        {
            "from": "human",
            "value": "<image>\nWhere is he looking?\nAnswer the question using a single word or phrase."
        },
        {
            "from": "gpt",
            "value": ""
        }
    ]
}

完整数据集可参考：VQA-v2数据集

AOKVQA数据集

AOKVQA（Aesthetic and Ontological Knowledge Visual Question Answering）是一个更具挑战性的视觉问答数据集，它不仅要求模型理解图像内容，还需要结合常识和本体知识进行推理。该数据集包含约25万张图片和超过10万个问题-答案对，问题更侧重于需要外部知识和复杂推理的场景。

AOKVQA数据集的示例如下：

{
    "question_id": "22jbM6gDxdaMaunuzgrsBB",
    "image": "/coco_images/COCO_val2014_000000461751.jpg",
    "text": "What is in the motorcyclist's mouth?\nAnswer the question using a single word or phrase.",
    "category": "default",
    "gt": [
        "cigarette",
        "cigarette",
        "cigarette",
        "cigarette",
        "cigarette",
        "cigarette",
        "cigarette",
        "cigarette",
        "cigarette",
        "cigarette"
    ],
    "conversations": [
        {
            "from": "human",
            "value": "<image>\nWhat is in the motorcyclist's mouth?\nAnswer the question using a single word or phrase."
        },
        {
            "from": "gpt",
            "value": ""
        }
    ]
}

完整数据集可参考：AOKVQA数据集

Uni-MoE在视觉问答任务上的性能表现

Uni-MoE在VQA-v2和AOKVQA数据集上均取得了优异的成绩，具体表现如下：

VQA-v2数据集结果

在VQA-v2验证集上，Uni-MoE模型的总体准确率达到了76.5%，相比传统模型提升了约5%。其中，在"what"类型问题上的准确率为82.3%，"where"类型问题上的准确率为78.1%，"how many"类型问题上的准确率为65.7%。

AOKVQA数据集结果

在AOKVQA数据集上，Uni-MoE模型的总体准确率达到了68.2%，在需要常识推理的问题上表现尤为突出，准确率达到了72.5%，相比现有模型提升了约8%。

如何使用Uni-MoE进行视觉问答推理

使用Uni-MoE进行视觉问答推理非常简单，只需按照以下步骤操作：

克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/um/UMOE-Scaling-Unified-Multimodal-LLMs
cd UMOE-Scaling-Unified-Multimodal-LLMs

安装依赖：

conda env create -f Uni_MoE/environment.yml
conda activate unimoe

运行推理脚本：

cd Uni_MoE
bash inference_speech.sh

推理脚本会加载预训练模型，并对输入的图像和问题进行处理，输出模型生成的答案。相关脚本可参考：推理脚本

总结与展望

Uni-MoE通过创新的混合专家架构，在视觉问答任务上取得了显著的性能突破，特别是在需要复杂推理的场景下表现优异。未来，Uni-MoE团队将进一步优化模型结构，提升模型在更多模态和更复杂任务上的性能，同时降低模型的计算成本，推动多模态人工智能技术的广泛应用。

如果你对Uni-MoE模型感兴趣，欢迎关注项目仓库，获取最新的代码和模型权重。同时，也欢迎参与项目的开发和改进，一起推动多模态人工智能技术的发展。

官方文档：项目README 模型训练代码：训练脚本评估脚本：评估脚本

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考